KR20240045878A - 이미지 처리 장치, 이미지 처리 방법 및 컴퓨터 독출 가능 저장매체 - Google Patents

Abstract

입력된 이미지 데이터를 히스토그램으로 변환하는 단계; 상기 변환된 히스토그램에 누적분포 함수를 적용하여 평활화(equalized) 하는 단계; 상기 평활화 된 히스토그램의 히스토그램 빈의 편차와 제1 기준 값을 비교한 결과에 따라 제1 가중치를 조절하는 단계; 상기 제1 가중치를 적용하여 상기 히스토그램의 제1 톤 커브를 조정하는 단계; 및 상기 조정된 제1 톤 커브와, 상기 입력된 이미지 데이터에 적용된 제2 톤 커브에 제2 가중치를 적용하여 최종 출력을 도출하는 단계;를 포함하는 이미지 처리 방법이 개시된다.

Description

이미지 처리 장치, 이미지 처리 방법 및 컴퓨터 독출 가능 저장매체{IMAGE PROCESSING APPARATUS, IMAGE PROCESSING METHOD AND COMPUTER READABLE STORAGE MEDIUM FOR DIRECT MEMORY ACCESSES}

본 개시는 이미지 처리 장치, 이미지 처리 방법 및 컴퓨터 독출 가능 저장매체에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 이미지를 히스토그램(histogram)으로 분석한 결과를 톤 커브(tone curve)에 적용한 이미지 처리 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 디지털 카메라들, 디지털 캠코더들, 카메라 폰들과 같은 이미지 촬영 장치에 대한 사용자 요구가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라, 이미지 촬영 장치는 더 정교해지고 더 다양한 기능들을 갖는다.

디스플레이 장치의 휘도 범위는 사람의 눈이 인지할 수 있는 휘도 범위보다 작다. 따라서, 디스플레이 장치에서 광역 동적 범위를 갖는 데이터를 디스플레이하기 위해, 그 데이터에 대한 적절한 변환 기술이 요구된다. 일반적인 변환 기술 방식 중 하나는 톤 매핑(tone mapping)이다.

톤 매핑(tone mapping)은 제한된 동적 범위를 갖는 매체(medium)에서 높은 동적 범위 이미지들(high dynamic range images)의 모습(appearance)을 근사치로 계산하기(approximate) 위해 컬러들의 한 세트를 다른 세트로 매핑하는 이미지 처리와 컴퓨터 그래픽스에서 사용되는 기술이다.

톤 매핑 방식은 이미지 전체에 대해 오직 하나의 톤 매핑 연산자만을 사용하여 톤 매핑을 수행하는 글로벌 톤 매핑(global tone mapping)과, 이미지에 포함된 픽셀들 각각을 해당 픽셀의 픽셀 값과 주변 픽셀들의 픽셀 값들에 따라 톤 매핑을 수행하는 로컬 톤 매핑(local tone mapping) 방식이 있다.

그러나, 상기 글로벌 톤 매핑은 입력 영상에 따라 특정 특성의 영상에 대해서는 화질 문제가 발생할 수 있고, 상기 로컬 톤 매핑 방식은 영상 구성에 있어 밝기 차이가 심한 영역에서 그림자 효과를 만들어 내는 문제가 발생할 수 있다.

본 개시의 기술적 사상이 해결하고자 하는 과제는, 이미지 처리 장치의 디스플레이에서의 야외 시인성을 개선하고자 한다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 개시의 기술적 사상에 따른 이미지 처리 방법이 개시된다.

상기 이미지 처리 방법은, 입력된 이미지 데이터를 히스토그램으로 변환하는 단계; 상기 변환된 히스토그램에 누적분포 함수를 적용하여 평활화(equalized) 하는 단계; 상기 평활화 된 히스토그램의 히스토그램 빈의 편차와 제1 기준 값을 비교한 결과에 따라 제1 가중치를 조절하는 단계; 상기 제1 가중치를 적용하여 상기 히스토그램의 제1 톤 커브를 조정하는 단계; 및 상기 조정된 제1 톤 커브와, 상기 입력된 이미지 데이터에 적용된 제2 톤 커브에 제2 가중치를 적용하여 최종 출력을 도출하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 개시의 기술적 사상에 따른 이미지 처리 장치가 개시된다.

상기 이미지 처리 장치는, 디스플레이 될 이미지 데이터를 입력받는 입력부; 상기 입력부에서 입력된 이미지 데이터의 톤 커브를 조절하여 톤 매핑을 수행하는 프로세서; 및 상기 톤 매핑이 적용된 이미지 데이터를 출력하는 출력부; 를 포함하고, 상기 프로세서는, 글로벌 톤 매핑을 수행하는 제1 톤 매핑 처리부; 로컬 톤 매핑을 수행하는 제2 톤 매핑 처리부; 히스토그램 톤 매핑을 수행하는 제3 톤 매핑 처리부; 및 상기 제1 톤 매핑 처리부 및 상기 제2 톤 매핑 처리부에 의한 출력과, 상기 제3 톤 매핑 처리부에 의한 출력을 가중합하여 최종 출력 톤 커브를 결정하는 톤 매핑 결정부;를 포함할 수 있다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 개시의 기술적 사상에 따른 비일시적인 컴퓨터 독출가능 매체가 개시된다.

적어도 하나의 프로세서에 의해서 실행되는 프로그램을 저장하는 비일시적인 컴퓨터 독출가능 매체로서, 상기 프로그램은, 적어도 하나의 프로세서에 의해서 실행 시, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 입력되는 이미지의 히스토그램을 분석한 결과를 톤 커브에 반영하여 이미지 처리를 수행하도록 하고, 상기 이미지 처리의 방법은, 입력된 이미지 데이터를 히스토그램으로 변환하는 단계; 상기 변환된 히스토그램에 누적분포 함수를 적용하여 평활화(equalized) 하는 단계; 상기 평활화 된 히스토그램의 히스토그램 빈의 편차와 제1 기준 값을 비교한 결과에 따라 제1 가중치를 조절하는 단계; 상기 제1 가중치를 적용하여 상기 히스토그램의 제1 톤 커브를 조정하는 단계; 및 상기 조정된 제1 톤 커브와, 상기 입력된 이미지 데이터에 적용된 제2 톤 커브에 제2 가중치를 적용하여 최종 출력을 도출하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 발명의 기술적 사상에 따른 이미지 처리 장치에 의하면, 야외 시인성을 개선할 수 있다.

본 개시의 예시적 실시 예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 아니하며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 이하의 본 개시의 예시적 실시 예들에 대한 기재로부터 본 개시의 예시적 실시 예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다. 즉, 본 개시의 예시적 실시 예들을 실시함에 따른 의도하지 아니한 효과들 역시 본 개시의 예시적 실시 예들로부터 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 도출될 수 있다.

도 1은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이미지 처리 장치의 블록도이다.
도 2는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 프로세서의 블록도이다.
도 3은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 프로세서의 블록도이다.
도 4는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 히스토그램 톤 커브 조정부의 블록도이다.
도 5는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 순서도이다.
도 6a 및 도 6b는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 순서도이다.
도 7은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 제3 톤 매핑 처리부의 처리 방법을 설명하기 위한 히스토그램이다.
도 8은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 제3 톤 매핑 처리부에서 제1 가중치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 9는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 제3 톤 매핑 처리부에서 제1 가중치를 적용함에 따라 톤 커브가 조정되는 것을 설명하기 위한 그래프이다.
도 10은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 톤 매핑 결정부의 처리 방법을 설명하기 위한 그래프이다.

이하, 본 개시의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다.

도 1은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이미지 처리 장치의 블록도이다.

이미지 처리 장치(100)는 입력부(110), 프로세서(120) 및 출력부(130)를 포함할 수 있다. 본 개시의 예시적인 실시 예에 따른 이미지 처리 장치(100)는 이미지 또는 광 센싱 기능을 갖는 전자 장치일 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리 장치(100)는 카메라, 스마트폰, 웨어러블 기기, 사물 인터넷(Internet of Things(IoT)), 태블릿 PC(Personal Computer), PDA(Personal Digital Assistant), PMP(portable Multimedia Player) 중 어느 하나일 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리 장치(100)는 차량, 가구, 제조 설비, 도어, 각종 계측 기기 등에 부품으로서 구비되는 장치일 수 있다.

입력부(110)는 디스플레이 될 이미지를 입력 받을 수 있다. 입력 이미지 데이터는 복수의 픽셀 값을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른 입력부(110)는 현재 디스플레이 될 이미지 프레임(image frame)을 구성하는 픽셀들에 대한 입력 픽셀 값들을 버퍼에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따른 입력 이미지 데이터는 입력 픽셀 값 외에, 이미지의 객체를 구성하는 버텍스(vertex)의 좌표 및 개수, 텍스처(texture) 데이터, 속성(properties), 기하학적 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하에서는, 이미지와 이미지 데이터는 혼용되어 기재될 수 있다.

프로세서(120)는 디스플레이 될 이미지의 전체 또는 일부에 대해 명도(luminance), 해상도(resolution) 및 정밀도(precision) 중 적어도 하나를 조정할 수 있다. 일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 ASIC(application specific integrated circuit), 임베디드 프로세서, 마이크로 프로세서, 하드웨어 제어 로직, 하드웨어 유한 상태 기계(FSM), 디지털 신호 프로세서(DSP) 또는 이들의 조합일 수 있다.

명도, 해상도 및 정밀도가 조정되는 영역은 이미지의 특정한 공간적(spatial) 영역 또는 소정의 조건을 만족하는 픽셀들의 집합일 수 있다. 일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 명도, 해상도 및 정밀도 중 어느 하나만을 조정할 수 있다. 다른 실시 예에 따른 프로세서(120)는 명도, 해상도 및 정밀도 중 적어도 두 가지를 조정할 수 있다. 프로세서(120)가 명도, 해상도 및 정밀도 중 적어도 두 가지를 조정하는 경우, 조정하는 영역을 독립적으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 소정의 기준 값 이상의 명도를 가지는 입력 픽셀 값을 가지는 픽셀들에 대해 명도를 조정하고, 조정된 픽셀들과는 별도의 이미지 내의 공간적 영역을 선택하고 선택된 영역에 대해 해상도를 조정할 수 있다.

일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 디스플레이 될 이미지의 명도를 감소시킬 수 있다. 일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 입력 픽셀 값과 출력 픽셀 값의 상관 관계를 나타내는 톤 커브(tone curve)를 조정하고, 조정된 톤 커브에 기초하여 이미지 데이터에 포함된 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀에 대해, 입력 픽셀 값에 대응하는 출력 픽셀 값을 획득할 수 있다. 획득된 출력 픽셀 값은, 출력 픽셀 값과 대응하는 입력 픽셀 값과 다른 값을 가질 수 있다. 일 실시 예에 따른 톤 커브를 조정한다는 것은 기 저장된 톤 커브를 변형하고 변형된 톤 커브를 출력 픽셀 값을 획득하기 위한 적어도 하나의 톤 커브로 결정한다는 의미를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른 톤 커브를 조정한다는 것은 기 저장된 톤 커브가 없으면 새로운 톤 커브를 생성하고, 생성된 톤 커브를 출력 픽셀 값을 획득하기 위한 적어도 하나의 톤 커브로 결정한다는 의미를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 톤 커브를 조정하여, 야외 시인성이 향상된 이미지 처리 장치(100)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 히스토그램 데이터를 이용하여 톤 커브를 추가적으로 조정하여, 톤 커브를 완화시킬 수 있다.

출력부(130)는 획득된 출력 픽셀 값을 포함하는 이미지 데이터를 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따른 출력 픽셀 값을 포함하는 이미지 데이터는 버퍼에 저장되고, 버퍼에 저장된 이미지 데이터는 이미지 처리 장치(100)의 화면에 최종적으로 디스플레이 될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 이미지 처리 장치(100)는 입력부(110), 프로세서(120) 및 출력부(130)를 포함하는 것으로 도시하였으나, 이미지 처리 장치(100)는 프로세서(120)만을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 이미지 처리 장치(100)의 프로세서(120)는 이미지 처리가 요구되는 데이터를 입력 받고, 입력받은 이미지 데이터에 대해 저전력 모드를 위한 명도, 해상도, 및 정밀도 중 적어도 하나를 상술한 실시 예에 따라 조정하고 조정된 이미지 데이터를 출력할 수 있다.

도 2는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 프로세서의 블록도이다.

본 개시의 예시적인 실시예에 따른 프로세서(120)는, 분석부(121), 제1 톤 매핑 처리부(122), 제2 톤 매핑 처리부(123), 제3 톤 매핑 처리부(124) 및 톤 매핑 결정부(125)를 포함할 수 있다. 분석부(121)는, 입력부(110; 도 1)로부터 전달된 이미지 데이터를 분석할 수 있다. 분석부(121)는, 입력부로부터 전달된 이미지 데이터를 분석하여, 제1 톤 매핑, 제2 톤 매핑 및 제3 톤 매핑을 결정하기 위한 파라미터 값을 생성할 수 있다. 일 예시에 따르면, 분석부(121)는 주변 밝기 신호, 입력 디스플레이 데이터에 대한 통계적 분석(예컨대, 히스토그램 분석) 등에 따라, 제1 톤 매핑, 제2 톤 매핑 및 제3 톤 매핑을 결정하기 위한 파라미터 값을 생성할 수 있다.

제1 톤 매핑 처리부(122), 제2 톤 매핑 처리부(123), 제3 톤 매핑 처리부(124)는 각각 다른 방법으로 톤 커브를 결정할 수 있다. 제1 톤 매핑 처리부(122)는 글로벌 톤 매핑을 수행할 수 있다. 제1 톤 매핑 처리부(122)는 글로벌 톤 매핑을 수행하기 위한 글로벌 톤 커브를 결정할 수 있다. 제2 톤 매핑 처리부(123)는 로컬 톤 매핑을 수행할 수 있다. 제2 톤 매핑 처리부(123)는 로컬 톤 매핑을 수행하기 위한 로컬 톤 커브를 결정할 수 있다. 제3 톤 매핑 처리부(124)는 히스토그램 톤 매핑을 수행할 수 있다. 제3 톤 매핑 처리부(124)는 히스토그램 톤 매핑을 수행하기 위한 히스토그램 톤 커브를 결정할 수 있다. 제1 톤 매핑 처리부(122), 제2 톤 매핑 처리부(123), 제3 톤 매핑 처리부(124)는 각각 독립적으로 톤 커브를 결정할 수 있다.

톤 매핑 결정부(125)는, 제1 톤 매핑 처리부(122) 및 제2 톤 매핑 처리부(123)에 의한 출력과, 제3 톤 매핑 처리부(124)에 의한 출력을 가중합하여 최종 출력 톤 커브를 결정할 수 있다. 구체적인 톤 매핑 결정부(125)의 동작 방법은 도 3을 참조하여 후술하도록 한다.

도 3은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 프로세서의 블록도이다.

도 3을 참조하면, 도 2에 도시된 블록도에 포함된 구성요소들을 보다 구체화 한 블록도가 도시된다. 그러나, 도 2에 도시된 블록도의 구성은 도 3에 도시된 바에 한정되지 아니한다.

도 3을 참조하면, 분석부(1211)는 입력된 이미지를 분석할 수 있다. 분석부(1211)는, 입력된 이미지와 야외 빛의 강도를 함께 고려하여 야외 시인성을 분석할 수 있다. 분석부(1211)는 야외 시인성을 분석한 후 톤 매핑을 얼마나 할지 여부를 결정할 수 있다. 분석부(1211)는 야외 시인성을 분석한 후 제1 톤 매핑, 제2 톤 매핑, 제3 톤 매핑을 얼마나 수행할지 여부를 결정할 수 있다. 분석부(1211)가 톤 매핑을 얼마나 수행할지 여부를 결정하는 조건은 야외 시인성에만 한정되지 아니하며, 다른 조건을 추가적으로 고려할 수도 있다.

도 3을 참조하면, 제1 톤 매핑 처리부(1221)는 글로벌 톤 커브를 조절할 수 있다. 제1 톤 매핑 처리부(1221)는 이미지 전체에 대해 하나의 톤 매핑 연산자만을 사용하여 톤 매핑을 수행하는 글로벌 톤 매핑(global tone mapping)을 수행할 수 있다. 제2 톤 매핑 처리부(1231, 1232)는, 이미지에 포함된 픽셀들 각각을 해당 픽셀의 픽셀 값과 주변 픽셀들의 픽셀 값들에 따라 톤 매핑을 수행할 수 있다. 제2 톤 매핑 처리부(1231, 1232)는, 평균값 계산부(1232) 및 로컬 콘트라스트 강화부(1231)를 포함할 수 있다. 평균값 계산부(1232)는 이미지 데이터를 구역별로 나누어 각 구역별 평균값을 구할 수 있다. 로컬 콘트라스트 강화부(1231)는 평균값 계산부(1232)로부터 계산된 평균값을 이용하여, 구역별 톤 매핑을 수행할 수 있다.

제3 톤 매핑 처리부(1241, 1242)는, 히스토그램 처리부(1242)와, 히스토그램 톤 커브 조정부(1241)를 포함할 수 있다. 히스토그램 처리부(1242)는, 이미지 데이터의 히스토그램을 분석하고, 히스토그램 평활화를 수행할 수 있다. 히스토그램 톤 커브 조정부(1241)는, 히스토그램 처리부(1242)에서 처리된 결과로 얻어진 히스토그램 빈(histogram bin)의 크기와, 제1 기준 값, 제2 기준 값을 비교하여 제1 가중치를 결정하고, 제1 가중치를 적용하여 히스토그램 톤 커브를 조정할 수 있다. 히스토그램 처리부(1242)는 현재 프레임에 들어온 입력 이미지의 히스토그램을 구하고, 이를 다음 프레임에 넘겨줄 수 있다. 도 3을 참조하면, 히스토그램 처리부(1242)는 이미지 데이터를 실시간으로 입력받을 수 있다. 실시간으로 입력받는 이미지 데이터는 각각 프레임 순서대로 입력될 수 있다. 히스토그램 처리부(1242)는 제1 프레임 이미지의 히스토그램을 구하고, 이를 제2 프레임에 전달할 수 있다. 제2 프레임 이미지의 처리를 수행하고자 할 때, 히스토그램 처리는 제1 프레임 이미지의 히스토그램 처리 결과를 통해 수행될 수 있다.

히스토그램 처리부(1242)는, 입력 이미지로부터 휘도 히스토그램을 추출하고, 추출된 휘도 히스토그램에 대한 누적 분포 함수(cumulative distribution function, CDF)를 계산할 수 있다. 예를 들면 히스토그램 처리부(1242)는 입력 이미지에 대하여 휘도 레벨별 픽셀 빈도수를 계수하고, 계수된 결과를 토대로 하여 휘도 히스토그램을 생성할 수 있다. 누적 분포 함수는 히스토그램 화소 변환 함수일 수 있다. 히스토그램 처리부(1242)는 계산된 누적 분포 함수를 정규화(normalize)하여 평활화 커브를 생성할 수 있다.

k 값을 갖는 픽셀의 수를 h[k]라고 한다면, 히스토그램 처리부(1242)에서 출력하는 histogram equalized curve 는 아래와 같이 계산될 수 있다.

상기 수식은, 히스토그램으로 처리한 데이터를 누적분포함수(CDF, cumulative distribution function)로 계산하여 정규화 시키는 과정으로 histogram equalization (HE) 계산과정을 보여준다.

일 예시에 따르면, 히스토그램 처리부(1242)는 입력 이미지 데이터의 휘도 분포에 기초하여 히스토그램 톤 커브를 생성할 수 있다. 히스토그램 처리부(1242)는 입력 이미지 데이터의 전체 영역에서의 휘도 분포에 기초하여 휘도 분포 히스토그램을 생성할 수 있고, 휘도 분포 히스토그램에 기초하여 히스토그램 톤 커브를 생성할 수 있다. 히스토그램 톤 커브는 휘도 분포 히스토그램을 평활화(equalization)하는 톤 커브일 수 있다.

히스토그램 톤 커브 조정부(1241)는, 히스토그램 처리부(1242)에서 처리된 복수의 히스토그램 빈들 중 서로 인접한 히스토그램 빈 사이의 차이 값들을 계산하고, 상기 차이값들 중 최대 차이값과 제1 기준 값을 비교할 수 있다. 히스토그램 톤 커브 조정부(1241)는, 최대 차이 값이 제1 기준 값보다 작은 경우, 제1 가중치를 최대 가중치 값으로 조절할 수 있다. 히스토그램 톤 커브 조정부(1241)는, 최대 차이 값이 제1 기준 값보다 크고 제2 기준 값보다 작은 경우, 제1 가중치를 타겟 가중치 값보다 큰 값으로 조절하고, 최대 차이 값이 상기 제2 기준 값보다 큰 경우, 제1 가중치를 타겟 가중치 값으로 조절할 수 있다. 이 때, 제1 기준 값은, 미리 설정한 문턱 값에서 천이 길이(transient length)를 뺀 값일 수 있다. 제2 기준 값은, 미리 설정한 문턱 값일 수 있다. 만일, 천이 길이가 0보다 큰 값이라면, 제1 기준 값은, 제2 기준 값보다 작은 값일 수 있다. 만일, 천이 길이가 0이라면, 제1 기준 값은 제2 기준 값과 동일한 값일 수 있다. 미리 설정한 문턱 값은 상기 최대 차이 값보다 작은 값일 수 있다. 이와 같은 히스토그램 톤 커브 조정부(1241)에서의 제1 가중치 결정 방법은 도 8을 통해 보다 상세히 후술한다.

히스토그램 톤 커브 조정부(1241)는, 히스토그램 처리부(1242)에서 처리된 히스토그램과, 기울기가 1인 직선에 제1 가중치를 적용하여 히스토그램 톤 커브를 조정할 수 있다. 이를 수식으로 표현하면 다음과 같을 수 있다.

상기 수식에서 Weight는 제1 가중치를 의미할 수 있다. 는 idx를 이용하여 가중합을 결정한 결과로 나타나는 조정된 히스토그램 톤 커브일 수 있다. 는 평활화 결과로 나타난 히스토그램 톤 커브일 수 있다.는 톤 커브를 완화시키기 위한 기준점이 되는 톤 커브일 수 있다. 일 예시에 따르면, idx는 y=x 형태의 그래프를 의미할 수 있다. 만일 제1 가중치가 최대값을 가진다면, 상기 수식에서는 idx에 의한 가중치가 0이 되므로, 히스토그램 톤 커브는 조정되지 않을 수 있다. 상기 수식에 따르면, 히스토그램 처리부(1242)에서 얻어진 히스토그램 처리 결과에, y=x의 그래프를 제1 가중치를 적용하여 가중합(weighted sum)함으로써, 극적으로 구성된 히스토그램 톤 커브를 완화시킬 수 있다.

톤 매핑 결정부(1251, 1252)는, 제1 가중치를 적용하여 얻어진 히스토그램 톤 커브와, 제1 톤 매핑 처리부(1221) 및 제2 톤 매핑 처리부(1231, 1232)에서 얻어진 출력 톤 커브에 제2 가중치를 적용하여 최종 출력 톤 커브를 결정할 수 있다. 톤 매핑 결정부(1251, 1252)는 제1 출력부(1251) 및 제2 출력부(1252)를 포함할 수 있다. 제1 출력부(1251)는 제1 톤 매핑 처리부(1221) 및 로컬 콘트라스트 강화부(1231)로부터 가중치 및 톤 매핑 된 비디오들을 입력으로서 수신할 수 있다. 제1 출력부(1251)는 제1 톤 매핑 처리부(1221) 및 로컬 콘트라스트 강화부(1231) 각각의 출력들을 믹싱하여, 톤 매핑된 제1 출력(y1)을 생성할 수 있다. 제2 출력부(1252)는, 제1 출력(y1)과, 히스토그램 톤 커브 조정부(1241)로부터 히스토그램 톤 커브 출력(y2)을 입력으로 수신할 수 있다. 제2 출력부(1252)에서의 출력을 수식으로 표현하면 다음과 같을 수 있다.

은 최종 톤 커브 출력일 수 있다. 는 제1 출력(y1)을 의미할 수 있다. 는 제2 출력(y2)을 의미할 수 있다. 는 제2 가중치를 의미할 수 있다. 제2 가중치는 사용자가 결정할 수 있는 값일 수 있다. 제2 가중치는 0 내지 1 사이의 범위를 가질 수 있다. 제2 가중치는, 이미지의 콘트라스트를 강조하고자 할 때 제2 가중치는 작은 값으로 조절될 수 있다. 제2 가중치는, 기존 출력을 강조하고자 할 때 제2 가중치는 큰 값으로 조절될 수 있다. 제2 가중치가 작은 값 또는 큰 값을 가진다는 의미는, 제2 가중치가 가질 수 있는 값의 평균값을 중심으로, 작은 값 또는 큰 값을 의미할 수 있다.

도 4는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 히스토그램 톤 커브 조정부의 블록도이다.

도 4를 참조하면, 히스토그램 톤 커브 조정부(1241)는 히스토그램 평활화 분석부(1241a) 및 히스토그램 평활화 커브 조정부(1241b)를 포함할 수 있다.

도 4를 참조하면, 히스토그램 처리부(1242)로부터 출력된 히스토그램 데이터(histogram data)는, 히스토그램 평활화 분석부(1241a)와 히스토그램 평활화 커브 조정부(1241b) 양쪽으로 모두 인가될 수 있다. 도 4에서의 히스토그램 데이터는, 히스토그램 빈(histogram bin)의 형식으로 표현되는 데이터를 의미할 수 있다. 히스토그램 평활화 분석부(1241a)는, 히스토그램 데이터로부터 최대 히스토그램 빈의 크기를 결정하고, 이를 제1 기준값 또는 제2 기준값과 비교하여 제1 가중치를 결정할 수 있다. 히스토그램 평활화 커브 조정부(1241b)는, 히스토그램 평활화 분석부(1241a)로부터 얻어진 제1 가중치를 통해 히스토그램 데이터의 톤 커브를 완화시킬 수 있다. 제1 가중치가 어떤 값으로 결정되는지에 따라, 히스토그램 데이터의 톤 커브가 완화될 수도 있고, 히스토그램 데이터의 톤 커브가 완화될 필요가 없을 수도 있다.

즉, 히스토그램 평활화 분석부(1241a)에서, 최대 히스토그램 빈의 크기와, 제1 기준값 및 제2 기준값과 비교한 결과를 통해서 제1 가중치가 결정될 수 있으며, 결정된 제1 가중치를 이용하여 히스토그램 톤 커브의 완화 여부가 결정될 수 있다.

도 5는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 순서도이다.

도 5를 참조하면, S510 단계에서 이미지 데이터가 입력될 수 있다. 이미지 데이터는 픽셀 데이터를 포함할 수 있다. 입력된 이미지 데이터는 S520 단계에서 제1 톤 매핑 처리될 수 있다. 제1 톤 매핑 처리는 글로벌 톤 매핑 처리일 수 있다. 입력된 이미지 데이터는 S530 단계에서 제2 톤 매핑 처리될 수 있다. 제2 톤 매핑 처리는 로컬 톤 매핑 처리일 수 있다. 입력된 이미지 데이터는 S540 단계에서 제3 톤 매핑 처리될 수 있다. 제3 톤 매핑 처리는 히스토그램 톤 매핑 처리일 수 있다. 히스토그램 톤 매핑 처리 방법에 대해 도 6a 및 도 6b를 참조하여 후술한다.

도 5의 순서도를 참조하면, 제1 톤 매핑 처리와 제2 톤 매핑 처리, 제3 톤 매핑 처리가 순차적으로 수행되는 것으로 보여질 수 있으나, 이는 일 예시에 불과하고, 제1 톤 매핑 처리와 제2 톤 매핑 처리, 제3 톤 매핑 처리가 수행되는 순서는 도 5에 도시된 바에 한정되지 않는다. 또한, 도 5의 순서도를 참조하면, 제1 톤 매핑 처리와 제2 톤 매핑 처리, 제3 톤 매핑 처리가 순차적으로 연결되어 제1 톤 매핑 처리 결과가 제2 톤 매핑 처리의 입력인 것처럼 보여지나, 이는 설명의 편의를 위한 것이며, 제1 톤 매핑 처리와 제2 톤 매핑 처리, 제3 톤 매핑 처리는 각각 독립적일 수 있다.

다시 도 5를 참조하면, S550 단계에서, 제1 톤 매핑 처리 내지 제3 톤 매핑 처리 결과에 따라 최종 톤 매핑을 결정할 수 있다. S550 단계에서는, 제1 톤 매핑 처리 결과, 제2 톤 매핑 처리 결과, 제3 톤 매핑 처리 결과를 모두 블렌딩(blending) 하여 최종 톤 매핑을 결정할 수 있다. S550 단계에서는, 제1 톤 매핑 처리 결과와 제2 톤 매핑 처리 결과를 혼합한 제1 출력에, 제3 톤 매핑 처리 결과에 따른 톤 커브인 제2 출력을 제2 가중치 값을 부여하여 가중합 할 수 있다.

S560 단계에서는, 최종 톤 매핑을 적용하여 출력 이미지가 생성될 수 있고, 디스플레이 될 수 있다.

도 6a 및 도 6b는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 순서도이다.

도 6a는, 제3 톤 매핑 처리를 수행하는 방법과, 제3 톤 매핑 처리가 수행된 톤 커브를 적용하여 최종 출력을 도출하는 것을 설명하기 위한 순서도이다.

도 6a의 S541 단계, S542 단계, S543 단계는 도 5의 S540 단계에 포함될 수 있다. 도 6a의 S551 단계는, 도 5의 S550 단계에 포함될 수 있다.

S541 단계에서는, 히스토그램 데이터를 평활화 할 수 있다. 히스토그램 데이터의 평활화는, 누적 분포 함수를 이용하여 수행될 수 있다. 히스토그램 평활화 알고리즘을 이용하여 휘도 분포 히스토그램을 평활화 할 수 있고, 히스토그램 평활화 알고리즘은 휘도의 분포가 전 구간에서 고르게 되도록 휘도를 서로 매핑하는 알고리즘을 의미할 수 있다. 평활화된 히스토그램은 누적 히스토그램이 선형으로 나타나게 된다.

S542 단계에서는, 평활화 된 히스토그램 빈의 인접 데이터 간의 차이의 최대값을 제1 기준값 및 제2 기준값과 비교하여, 제1 가중치를 결정할 수 있다.

S543 단계에서는, 결정된 제1 가중치를 적용하여 제1 톤커브를 조정할 수 있다. 제1 톤커브는 히스토그램 톤 커브를 의미할 수 있다.

S551 단계에서는, 제1 톤 매핑과, 제2 톤 매핑 처리 결과가 더해진 제1 출력에 제3 톤 매핑 처리 결과를 제2 가중치를 적용하여 가중합할 수 있다.

도 6b는, 제3 톤 매핑 처리를 수행 시에, 제1 가중치 값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 6b의 S5421 내지 S5425 단계는, 도 6a의 S542 단계에 포함될 수 있다.

S5421 단계에서, 평활화 된 히스토그램 빈의 인접 데이터 간의 차이가 제1 기준 값보다 큰지 여부를 먼저 판단할 수 있다.

만일 평활화 된 히스토그램 빈의 인접 데이터 간의 차이가 제1 기준값보다 작다면, S5422 단계에서 제1 가중치는 최대 가중치 값으로 설정될 수 있다. 이 때 최대 가중치 값은 이미지 데이터의 픽셀이 몇 비트로 이루어지는지에 따라 달라질 수 있다. 후술할 도 8과 같이 8비트의 픽셀의 경우 가중치 값은 256을 최대 값으로 가질 수 있다. 제1 가중치가 최대 가중치 값으로 설정되는 경우, 히스토그램 톤 커브의 완화는 수행되지 아니할 수 있다.

만일 평활화 된 히스토그램 빈의 인접 데이터 간의 차이가 제1 기준값보다 크다면, S5423 단계에서 평활화 된 히스토그램 빈의 인접 데이터 간의 차이가 제2 기준값보다 큰지 여부를 다시 판단할 수 있다. 만일, 평활화 된 히스토그램 빈의 인접 데이터 간의 차이가 제1 기준값보다 크고, 제2 기준값보다는 작다면, S5424 단계에서 제1 가중치는 타겟 가중치 값보다 큰 값으로 설정될 수 있다. 만일, 평활화 된 히스토그램 빈의 인접 데이터 간의 차이가 제2 기준값보다 크다면, S5425 단계에서 제1 가중치는 타겟 가중치 값으로 설정될 수 있다.

즉, 평활화 된 히스토그램 빈의 인접 데이터 간의 차이와 제1 기준값 및 제2 기준값과의 차이 비교를 통해, 제1 가중치 값이 설정될 수 있다. 이에 대한 구체적 수식에 대해서는 도 8을 통해 추가로 서술한다.

S5421, S5423 단계에서 제1 기준값 및 제2 기준값과 비교 대상이 되는 평활화 된 히스토그램 빈의 인접 데이터 간의 차이값을 구하는 과정은, 모든 히스토그램 빈에서 각각 차이값을 도출하고, 도출된 모든 차이값들을 비교하여 최대값을 도출할 수 있다. 도출된 최대값은 제1 기준값과 제2 기준값과 비교하는 대상이 될 수 있다.

도 5 내지 도 6b에 도시된 단계들(steps)의 순서는 하나의 예시에 불과하며, 본 개시가 이에 한정되지는 않는다. 즉, 일 실시 예에서, 도 5 내지 도 6b에 도시된 단계들 중 일부 단계의 순서가 서로 바뀌어 수행될 수도 있다. 또한, 일 실시 예에서, 도 5 내지 도 6b에 도시된 단계들 중 일부 단계는 병렬적으로 수행될 수도 있다. 또한, 도 5 내지 도 6b에 도시된 단계들 중 일부만 수행될 수도 있다.

도 5 내지 도 6b은 톤 매핑 방법의 일 예시를 한 사이클(cycle)만을 도시한 것으로, 도 5 내지 도 6b에 도시된 톤 매핑 방법은 반복적으로 수행될 수 있다. 일 예시에 따르면, 최종 톤 매핑 적용하여 출력 이미지를 생성하는 단계(S560)가 수행된 이후에 이미지 데이터가 입력되는 단계(S510) 가 다시 수행될 수 있다.

또한, 본 발명은 상기 설명한 방법들을 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하여 기록한 기록 매체를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기 록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되 어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 도출할 수 있다.

도 7은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 제3 톤 매핑 처리부의 처리 방법을 설명하기 위한 히스토그램이다.

도 7은, 도 3의 히스토그램 처리부(1242)에 의해 처리된 결과로 나타나는 히스토그램일 수 있다. 도 7을 참조하면 제1 내지 제16 히스토그램 빈(0-15)이 도시 된다. 제1 내지 제16 히스토그램 빈에는 8비트의 픽셀 정보들이 포함될 수 있다. 히스토그램 빈(histogram bin)의 개수는 조절될 수 있다. 일 예시에 따르면, 도 7의 그래프의 가로축은 8비트의 경우 최대 256개의 히스토그램 빈을 포함할 수 있다. 다만, 가로축 상에서 나타낼 수 있는 값이 0부터 255의 범위인 것은 8비트 이미지인 경우이며, 입력 이미지가 몇 비트인지에 따라서 가로축 상에서 나타낼 수 있는 계조값의 범위는 달라진다. 예를 들면, 입력 이미지가 10비트라면, 계조값은 최소 0부터 최대 1023까지 가능하다.

도 7의 제1 내지 제16 히스토그램 빈(0-15)은, 누적 히스토그램 빈을 나타내는 그래프일 수 있다. 따라서, 제16 히스토그램 빈(15)은 8비트의 모든 픽셀 정보들을 포함하는 히스토그램 빈일 수 있다. 도 7의 설명에서, 히스토그램 빈의 크기란, 해당 히스토그램 빈이 포함하는 픽셀 값을 나타내는 크기를 의미할 수 있다.

제1 히스토그램 빈(0)의 크기는, M1일 수 있다. 제2 히스토그램 빈(1)의 크기는, 제2 히스토그램 빈(1)과 제1 히스토그램 빈(0)의 차이인 M2-M1일 수 있다. 제3 히스토그램 빈(2)의 크기는, 제3 히스토그램 빈(2)과 제2 히스토그램 빈(1)의 차이인 M3-M2일 수 있다. 이와 같이, n번째 위치한 히스토그램 빈의 크기는, n번째 위치한 히스토그램 빈과, n-1번째 위치한 히스토그램 빈의 차이 값과 동일한 값일 수 있다. 이 때, n은 도 7에서 16일 수 있다.

이와 같이 도 7과 같은 누적 히스토그램의 평활화 도면으로부터, 제1 내지 제16 히스토그램 빈의 각각의 편차를 구하는 것을 통해 각각의 히스토그램 빈의 크기를 구할 수 있다. 제1 내지 제16 히스토그램 빈(0-15) 중 가장 큰 크기를 갖는 히스토그램 빈의 크기와, 제1 기준값 및 제2 기준값을 비교하여, 히스토그램 톤 커브 완화 여부를 결정할 수 있다. 이에 대해서는 도 8을 참조하여 추가로 설명하고자 한다.

도 8은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 제3 톤 매핑 처리부에서 제1 가중치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다.

도 8의 그래프의 가로축은, 히스토그램 빈의 최대 크기를 의미한다. 도 8의 그래프의 세로축은, 제1 가중치를 의미한다. 제1 가중치가 가질 수 있는 최대 가중치 값(maximum weight value)은, 8비트의 이미지를 가정했을 때 256일 수 있다.

도 8의 그래프를 참조하면, 제1 기준값(R1)과 제2 기준값(R2)이 설정될 수 있다. 제1 기준값(R1)은 제2 기준값(R2)에서 천이 길이(transient length)를 뺀 값을 의미할 수 있다. 제2 기준값(R2)은 미리 설정된 문턱 값(threshold)을 의미할 수 있다. 천이 길이(transient length)는 타겟 가중치 값(Target weight value)과 미리 설정된 문턱 값의 크기에 따라 달라질 수 있다. 미리 설정 된 문턱 값은, 사람의 시각의 어떤 규칙들에 따라 발견적으로 또는 백라이트 조명을 변경하면서 사용자 관점 이미지들을 폴리(polling)함으로써 경험적으로 결정될 수 있다.

도 8의 그래프를 참조하면, 히스토그램 빈의 최대 크기가, 제1 기준값(R1)보다 작은 경우, 제1 가중치는 최대 가중치 값일 수 있다. 히스토그램 빈의 최대 크기가, 제1 기준값(R1)보다 크고, 제2 기준값(R2)보다 작은 경우, 제1 가중치는 타겟 가중치 값과 최대 가중치 값의 사이에서 조절될 수 있다. 히스토그램 빈의 최대 크기가, 제2 기준값(R2)보다 큰 경우, 제1 가중치는 타겟 가중치 값일 수 있다.

도 8의 그래프를 참조하면, 히스토그램 빈의 최대 크기를 제1 기준값(R1) 및 제2 기준값(R2)과 비교한 결과에 따라 제1 가중치 값(weight)은 상이할 수 있다.

이를 보다 구체적인 수식을 통해 설명하면 이하와 같을 수 있다.

상기 수식에서, 은 최대 히스토그램 빈의 값이며, 는 제2 기준값(R2), 제1 기준값(R1)과 제2 기준값(R2) 사이의 길이를 의미할 수 있다.

도 9는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 제3 톤 매핑 처리부에서 제1 가중치를 적용함에 따라 톤 커브가 조정되는 것을 설명하기 위한 그래프이다.

일 예시에 따르면, 이미지 처리 장치는 입력 이미지의 계조값을 출력 이미지의 계조값으로 변환하기 위한 톤 맵핑 설정을 가질 수 있다. 이러한 설정은 톤 맵핑 그래프 상의 커브 또는 직선의 형태로 나타낼 수 있다.

다시 도 9를 참조하면, 히스토그램 톤 커브 조정을 수행하기 전과 후의 이미지 처리 장치의 톤 커브 곡선을 나타낸 그래프로서, 이미지 처리 장치의 입력 계조(X축)와 출력 계조(Y축)의 상관관계를 나타낸 것이다. 즉, X축은 이미지 처리 장치의 입력 화상이 가질 수 있는 모든 계조를 나타내며, Y축은 입력화상의 계조에 대응하여, 화상 형성 장치의 출력화상, 즉 인쇄 된 화상이 가질 수 있는 계조를 나타낸 것이다.

도 9의 이상적인 톤커브(TC1)는 직선을 나타내고 있다. 즉, 이상적인 톤커브(TC1)는 Y=X 꼴의 선형성을 띄므로 입력 화상을 색감의 왜곡 없이 인쇄할 수 있게 된다. 반면 도 9의 히스토그램 톤 커브 조정을 수행하기 전의 톤 커브(TC2)는 직선이 아니라 곡선을 형성하며, 특히, 중간 계조나 높은 계조 부근은 기울기가 완만하기 때문에 상기 부근에 있어서 계조차가 있는 두 색을 인쇄하는 경우, 인쇄된 두 색의 계조차 가 줄어들게 되어 두 색의 구별이 용이하지 않게 된다. 이를 완화하기 위해 히스토그램 톤 커브 조정부에서 제1 가중치를 적용하여 톤 커브를 조절한 결과는 히스토그램 톤 커브 조정을 수행한 후의 톤 커브(TC3)일 수 있다. 이를 통해, Y=X 꼴의 선형성 그래프에 보다 더 가까워짐으로써, 보다 안정화된 톤 커브를 얻을 수 있다.

도 10은 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 톤 매핑 결정부의 처리 방법을 설명하기 위한 그래프이다.

도 10을 참조하면, 최종 톤 커브(Final)와, 제1 출력에 의한 톤 커브(DRC curve)와, 히스토그램 평활화에 의한 톤 커브(HE)와, 제1 가중치를 통해 조정한 히스토그램 톤 커브(Adjusted HE)가 각각 도시된다.

도 10을 참조하면, 히스토그램 평활화에 의한 톤 커브(HE)는 특정 구간에서 극적으로 기울기가 변화하여, 색 구별이 용이하지 않을 수 있는 문제가 있음을 확인할 수 있다. 이를 제1 가중치를 적용하여 y=x의 선형성을 띄는 직선과 가중합 처리를 수행했을 때의 결과가 제1 가중치를 통해 조정한 히스토그램 톤 커브(Adjusted HE)이다. 제1 가중치를 통해 조정한 히스토그램 톤 커브(Adjusted HE)는 기울기가 히스토그램 평활화에 의한 톤 커브(HE) 보다 완만해진 것을 확인할 수 있다.

도 10을 참조하면, 제1 가중치를 통해 조정한 히스토그램 톤 커브(Adjusted HE)를 제1 출력에 의한 톤 커브(DRC curve)와 제2 가중치를 이용하여 가중합 처리를 수행한 결과인 최종 톤 커브(Final)가 도시된다. 최종 톤 커브(Final)는 y=x에 유사한 색 구별이 용이한 출력 양상을 띄는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해, 다양한 외부 환경에서 유동적으로 톤 커브를 조정할 수 있으며, 다이나믹 레인지를 보다 더 넓은 범위로 조절할 수 있어 좋은 이미지 퀄리티를 확보할 수 있다.

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 예시적인 실시예들이 개시되었다. 본 명세서에서 특정한 용어를 사용하여 실시예들을 설명되었으나, 이는 단지 본 개시의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 개시의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 개시의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (10)

1. 입력된 이미지 데이터를 히스토그램으로 변환하는 단계;
   상기 변환된 히스토그램에 누적분포 함수를 적용하여 평활화(equalized) 하는 단계;
   상기 평활화 된 히스토그램의 히스토그램 빈의 편차와 제1 기준 값을 비교한 결과에 따라 제1 가중치를 조절하는 단계;
   상기 제1 가중치를 적용하여 상기 히스토그램의 제1 톤 커브를 조정하는 단계; 및
   상기 조정된 제1 톤 커브와, 상기 입력된 이미지 데이터에 적용된 제2 톤 커브에 제2 가중치를 적용하여 최종 출력을 도출하는 단계;를 포함하는 이미지 처리 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 평활화 된 히스토그램의 히스토그램 빈의 편차와 제1 기준 값을 비교한 결과에 따라 제1 가중치를 조절하는 단계;는,
   상기 평활화 된 히스토그램이 포함하는 복수의 히스토그램 빈들 중 서로 인접한 히스토그램 빈 사이의 차이 값들을 계산하는 단계; 및
   상기 차이 값들 중 가장 큰 최대 차이 값과 상기 제1 기준 값을 비교하는 단계;를 포함하는 이미지 처리 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 최대 차이 값이 상기 제1 기준 값보다 작은 경우, 상기 제1 가중치를 최대 가중치 값으로 조절하는 단계;를 더 포함하는 이미지 처리 방법.
4. 제2항에 있어서,
   상기 최대 차이 값이 상기 제1 기준 값보다 크고 제2 기준 값보다 작은 경우, 상기 제1 가중치를 타겟 가중치 값보다 큰 값으로 조절하고,
   상기 최대 차이 값이 상기 제2 기준 값보다 큰 경우, 상기 제1 가중치를 상기 타겟 가중치 값으로 조절하는 단계;를 더 포함하는 이미지 처리 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 제1 기준 값은, 미리 설정한 문턱 값에서 천이 길이(transient length)를 뺀 값이며,
   상기 제2 기준 값은, 상기 미리 설정한 문턱 값인 이미지 처리 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 제1 가중치를 적용하여 상기 히스토그램의 제1 톤 커브를 조정하는 단계;는,
   상기 평활화 된 히스토그램과, 기울기가 1인 직선을 가중합하여 제1 톤 커브를 조정하는 이미지 처리 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 제2 톤 커브는, 상기 입력된 이미지 데이터에 글로벌 톤 매핑과 로컬 톤 매핑을 수행한 결과 형성된 톤 커브인 이미지 처리 방법.
8. 디스플레이 될 이미지 데이터를 입력받는 입력부;
   상기 입력부에서 입력된 이미지 데이터의 톤 커브를 조절하여 톤 매핑을 수행하는 프로세서; 및
   상기 톤 매핑이 적용된 이미지 데이터를 출력하는 출력부; 를 포함하고,
   상기 프로세서는,
   글로벌 톤 매핑을 수행하는 제1 톤 매핑 처리부;
   로컬 톤 매핑을 수행하는 제2 톤 매핑 처리부;
   히스토그램 톤 매핑을 수행하는 제3 톤 매핑 처리부; 및
   상기 제1 톤 매핑 처리부 및 상기 제2 톤 매핑 처리부에 의한 출력과, 상기 제3 톤 매핑 처리부에 의한 출력을 가중합하여 최종 출력 톤 커브를 결정하는 톤 매핑 결정부;를 포함하는 이미지 처리 장치.
9. 제8항에 있어서,
   상기 제3 톤 매핑 처리부는,
   상기 이미지 데이터의 히스토그램을 분석 및 평활화를 수행하는 히스토그램 처리부; 및
   상기 히스토그램 처리부에서 처리된 히스토그램 빈과 제1 기준 값을 비교하여 제1 가중치를 결정하고, 제1 가중치를 적용하여 히스토그램 톤 커브를 조절하는 히스토그램 톤 커브 조정부;를 포함하는 이미지 처리 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 히스토그램 톤 커브 조정부는,
    상기 히스토그램 처리부에서 처리된 복수의 히스토그램 빈들 중 서로 인접한 히스토그램 빈 사이의 차이 값들을 계산하고, 상기 차이 값들 중 최대 차이값과 상기 제1 기준 값을 비교하는 이미지 처리 장치.
    

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